直近の対戦
勝利ランクマッチ
MA
RYMA更新：3 日前
CrossPlatform
Brazilクラブ · JuriHighSchoolC100%
CrossPlatformBrazilクラブ · JuriHighSchoolC100%WRAITHDEUSA
Longtime Laura Player
LP 12,444直近10戦8–2直近20戦16–4
勝率
76%
39勝 · 12敗 · 保存済み51件
ランクマッチの対戦
51
選択中のモード
勝利
39
ランクマッチ
敗北
12
ランクマッチ
最高LP
12,444
Marisa
ランクLP · Marisa
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
MARYMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | WRAITHDEUSA | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 0.5% | 29.3% | -28.8% | |
| ドライブインパクト消費 | 30.2% | 1.8% | +28.3% | |
| SA3 | 53.6% | 32.8% | +20.8% | |
| SA1 | 21.4% | 41.8% | -20.4% | |
| SA2 | 0.0% | 18.1% | -18.1% | |
| CA | 25.0% | 7.3% | +17.7% | |
| ドライブアーツ | 12.1% | 19.0% | -6.8% | |
| ドライブガード | 7.8% | 14.5% | -6.8% | |
| 画面端での攻め | 5.20 | 10.02 | -4.82 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.3% | 8.9% | -4.6% | |
| ドライブインパクト | 2.00 | 0.20 | +1.80 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.20 | 7.86 | -1.66 | |
| パニッシュカウンター成功 | 1.30 | 0.11 | +1.19 | |
| ドライブパリィ | 0.60 | 1.56 | -0.96 | |
| 投げ被弾 | 3.00 | 2.20 | +0.80 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.70 | 0.11 | +0.59 | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.59 | -0.59 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.33 | -0.33 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.00 | 0.28 | -0.28 | |
| 投げ抜け | 0.80 | 0.54 | +0.26 | |
| 投げ | 2.20 | 2.03 | +0.17 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.09 | -0.09 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.03 | -0.03 |
統計を練習に活かす
直近100試合対戦プラン
このプロフィールの傾向と戦績から、実戦で試すヒントを作成します。行動傾向は全キャラクターの集計で、選択中のキャラクターは比較対象を決めます。
保存済みの対戦プランを確認中…
公開プロフィールの統計をOpenRouterの無料AIモデルで分析します。プランは共有・再利用のため保存されます。提案は統計に基づく仮説であり、リプレイ映像の分析ではありません。保存済みマッチプラン
生成時の根拠データと日付を保持したAIプランです。開くと両方の視点を読めます。
Marisa · 直近100試合
改善するポイント
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 5.3 · 比較対象 10.2
画面端に追い込まれた場面を5回確認します。最後の脱出だけでなく、その前に位置を失った判断を探し、端攻めに成功した場面も比べましょう。
試してみよう繰り返す位置関係を練習で再現し、普段の対応と隙を抑えた選択を比較します。次の対戦で端に追い込まれる頻度が変わるか確認しましょう。
根拠となる統計
- 画面端での攻め：プロフィール 5.3 · 比較対象 10.2
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 6.3 · 比較対象 8.39
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 2.3 · 比較対象 2.13
近距離のやり取りを5回確認します。投げの機会、投げの試行、防御の選択を分けて見ましょう。集計回数だけでは正解を判断できません。
試してみよう繰り返す状況で打撃と投げをダミーに記録し、選んだ対応を練習します。実戦でも意識して判断できているか確認しましょう。
根拠となる統計
- 投げ：プロフィール 2.3 · 比較対象 2.13
- 投げ抜け：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.52
- 投げ被弾：プロフィール 2.9 · 比較対象 2.3
AIが引用された統計から確認済みの練習プランを選び、優先順位を付けます。行動傾向はプロフィール全体の集計で、キャラクター戦績と直近の試合は範囲が異なります。弱点の断定や映像分析ではなく、試して確かめる提案です。 直近100試合の報告された傾向です。生涯平均ではありません。
データ保存日 2026/09/12 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
このプレイヤーへの対策
継続する傾向と単発のミスを分ける
保存済みの直近ランクマッチ：42試合中32勝
複数の直近試合で勝ちと負けを比べます。印象的な一度のミスより、繰り返す状況を中心に準備しましょう。
試してみよう最初のラウンドで仮説を一つ確認します。繰り返すなら準備した調整を行い、違うならその仮説を捨てて新しい傾向を観察しましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：42試合中32勝
AIが引用された統計から確認済みの練習プランを選び、優先順位を付けます。行動傾向はプロフィール全体の集計で、キャラクター戦績と直近の試合は範囲が異なります。弱点の断定や映像分析ではなく、試して確かめる提案です。 直近100試合の報告された傾向です。生涯平均ではありません。
データ保存日 2026/09/12 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free